一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法技术

本发明专利技术公开一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，属于地球物理技术领域，用于地震数据的重建，包括准备地震数据集，构建、训练、验证地震数据重建网络，进行数据重建；构建地震数据重建网络包括，设计基于多维动态卷积、交叉条纹自注意力和空间域、频域融合方法的编码器‑解码器架构，编码器由两个分支并行，将两个分支的特征融合之后经解码器得到重建后的地震数据；本发明专利技术将多维动态卷积组成的密集残差模块加入到快速傅里叶变换中构成频域分支获取输入地震数据的频域特征，之后将空域特征和频域特征进行融合用于地震数据重建；减小自注意力机制计算的复杂度和参数量，同时更好的适应空间域和频域融合之后的特征，实现更好的重建结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术公开一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，属于地球物理。

技术介绍

1、地震勘探的重要意义是通过处理携带地下特征信息的人工激发的地震波来获取地下储层的分布信息。但在野外采集地震数据的过程中会经常遇到山川、水域、建筑、经济作物、坏道、废炮以及要考虑经济成本等问题，使得所采集到的地震数据在空间上不完整，具体表现为地震道随机缺失、等间隔规则缺失甚至大规模连续缺失。地震数据的不完整将对后续的地震数据处理产生严重的干扰，例如，影响多次波压制、偏移成像等的精确性，进而影响最终地震资料解释的可靠性。地震数据重建的目的是将原始地震数据缺失的部分恢复出来或者是将低采样率的数据重建为高采样率的地震数据。传统的地震数据重建方法基于模型或理论驱动，涉及很多的先验假设，需要用户自定义大量的参数，需要针对不同的数据集选择不同的参数才能产生最佳的插值性能。另外，它需要大量的人机交互，自动化程度较低，在面对海量的地震数据时，计算耗时。除此之外，传统地震数据重建方法不能同时获取到地震数据的整体结构和局部信息，例如边缘、纹理等信息。

2、近年来，随着深度学习技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，包括准备地震数据集，构建、训练、验证地震数据重建网络模型，进行数据重建；构建地震数据重建网络模型包括，设计基于Transformer、多维动态卷积和空间域、频率域融合方法的编码器-解码器混合架构，编码器由空间域分支和频域分支并行组成，将两个分支的特征融合之后经解码器得到重建后的地震数据；

2.根据权利要求1所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，多维动态卷积包括一个最大池化层、6个1×1卷积层、非线性激活函数Tanh和ReLU；

3.根据权利要求2所述的一种基于空域频域融合架构的地震...

【技术特征摘要】

1.一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，包括准备地震数据集，构建、训练、验证地震数据重建网络模型，进行数据重建；构建地震数据重建网络模型包括，设计基于transformer、多维动态卷积和空间域、频率域融合方法的编码器-解码器混合架构，编码器由空间域分支和频域分支并行组成，将两个分支的特征融合之后经解码器得到重建后的地震数据；

2.根据权利要求1所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，多维动态卷积包括一个最大池化层、6个1×1卷积层、非线性激活函数tanh和relu；

3.根据权利要求2所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，将x同时输入到四个并行维度中计算四种类型的注意力，四种类型的注意力分别是卷积核大小维度注意力、卷积核数量维度注意力、输入通道数维度注意力和输出通道数维度注意力，将得到的注意力系数与卷积核进行线性组合，实现动态加权，得到动态加权结果：

4.根据权利要求3所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，使用非线性激活函数tanh计算注意力系数：

5.根据权利要求4所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于，将经过动态加权的特征进行特征拼接，再经过一个1×1卷积之后与输入特征进行卷积操作得到多维卷积的输出特征：

6.根据权利要求5所述的一种基于空域频域融合架构的地震数据重建方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁学文，王珺，刘伟锋，刘宝弟，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：